강점
- 1.05M 토큰 컨텍스트와 128K 출력
- none부터 max까지의 추론 강도
- 텍스트와 이미지 입력
적합한 용도
- Sol: 복잡한 전문 업무
- Terra: 성능과 비용의 균형
- Luna: 비용에 민감한 대량 작업
EDDI에서 실행하기
가장 빠른 방법은 EDDI 매니저입니다: 에이전트 위저드나 Platform Operator를 열고 프로바이더와 모델을 선택하세요. 직접 구성하려면 원하는 프로바이더에 대해 아래 단계를 따르세요.
OpenAI · type: "openai"
모델 ID: gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra, gpt-5.6-luna
1. 자격 증명 저장
프로바이더의 API 키를 EDDI 매니저의 시크릿 볼트나 PUT /secretstore/secrets/default/openai-key를 통해 아래에서 사용하는 이름으로 추가하세요. 구성에서는 ${vault:…}로 참조하므로 키가 평문으로 나타나지 않습니다.
${vault:openai-key}2. LLM 태스크 구성
이것을 에이전트 워크플로우의 langchain.json으로 사용하거나, EDDI 매니저의 LLM 편집기에 파라미터를 붙여 넣으세요.
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "openai",
"parameters": {
"apiKey": "${vault:openai-key}",
"modelName": "gpt-5.6-sol",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}또는 한 번의 호출로 에이전트 전체 생성
setup_agent는 규칙, LLM 구성, 워크플로우를 작성한 다음 에이전트를 배포합니다. MCP 또는 POST /administration/agents/setup으로 호출하세요.
setup_agent(
agentName: "My gpt-5.6-sol agent",
systemPrompt: "You are a helpful assistant.",
provider: "openai",
model: "gpt-5.6-sol",
apiKey: "${vault:openai-key}"
)Azure OpenAI · type: "azure-openai"
모델 ID: gpt-5.6-sol
1. 자격 증명 저장
프로바이더의 API 키를 EDDI 매니저의 시크릿 볼트나 PUT /secretstore/secrets/default/azure-openai-key를 통해 아래에서 사용하는 이름으로 추가하세요. 구성에서는 ${vault:…}로 참조하므로 키가 평문으로 나타나지 않습니다.
${vault:azure-openai-key}2. LLM 태스크 구성
이것을 에이전트 워크플로우의 langchain.json으로 사용하거나, EDDI 매니저의 LLM 편집기에 파라미터를 붙여 넣으세요.
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "azure-openai",
"parameters": {
"apiKey": "${vault:azure-openai-key}",
"deploymentName": "gpt-5.6-sol",
"endpoint": "https://your-resource.openai.azure.com",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}EDDI 사용 시 참고 사항
- Azure OpenAI에서
deploymentName은 모델 이름이 아니라 Azure 리소스에서 배포에 붙인 이름입니다.
관련 모델
출처
이 페이지의 정보는 벤더 문서를 바탕으로 2026-09-30에 확인한 것입니다. 모델은 빠르게 바뀌므로 한도에 의존하기 전에 벤더에게 확인하세요. 가격은 여기에 표시하지 않습니다: 벤더의 가격 페이지를 참조하세요.